问答系统中基于语义核函数的问题分类算法

提出一种基于语义核函数的问题分类算法,该算法基于问题的语法结构构建支持向量机(SVM)核函数.首先,将给定的问题解析为语法树结构,用语法树的子树表示该问题;然后,从词法、语法、语义三个层面提取问题的特征,构成更加丰富的特征空间;接着,基于问题的语法树构建核函数;最后,使用潜在语义索引方法并结合问题的词法、语法以及语义特征,通过语义核函数将特征空间映射到更有效的空间中进行问题分类.TREC数据集上的实验结果表明,通过词法、语法以及语义增强的问题特征空间可以提高分类准确率.     

QoS本体在语义Web服务发现中的应用研究

通过分析语义WEB服务、语义功能本体和QoS本体的描述,研究基于QoS的语义WEB服务发现及其相关的问题,建立了面向WEB服务应用的QoS模型,并基于语义WEB服务发现和已经建立的QoS模型提出WEB服务发现框架。最后,给出了实例,建立了这种框架下的语义功能本体和QoS本体。     

国际篮球新规则的改良对篮球运动的冲击和教练员执教理念的影响

文章针对2008年4月26日国际篮球联合会中央局会议通过的关于2010年10月1日后实施的改革内容进行了探讨,认为新规则增大了比赛难度、加快了攻防转化的节奏、在比赛参赛人群中拓宽了人才的流入,从而有力地冲击了旧体制下的运动格局的变化,带动了篮球攻防体系向多元化体系发展。同时要求教练员针对新规则下运动员的培养,针对性的训练以及场上内外线的搭配上提_出了新的要求,为篮球教学训练提供参考。     

基于刻辞网络关联度的甲骨字考释难度量化方法

为了提高未解读甲骨字考释研究的效率,提出了一种未解读甲骨字考释难度量化方法,可帮助研究者优先选择出难度较低的甲骨字进行针对性研究,避免在考释难度极大的甲骨字上做大量无用功。先把所有甲骨刻辞构建为一个庞大的甲骨刻辞网络;再通过网络节点间的关联关系,计算出未解读甲骨字和已解读甲骨字之间关联关系;计算结果可以作为未解读甲骨字考释难度的量化数据;并通过实验验证了方法的有效性。     

一种新的多关系朴素贝叶斯分类器

针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接,采用元组ID传播方法对关系表进行虚拟连接。进一步提高分类准确率,基于互信息标准对属性进行剪枝。实验显示新的分类器具有良好的分类性能。     

用系统论的观点看人——钱学森心身观思想研究

人身上的形神关系既是建立系统哲学必须解决的硬核问题,也是开展人体科学研究必须突破的重点问题。钱学森所倡导的人体科学理论强调用系统方法研究人,研究人身上的形神关系。人体科学对形神关系的探索为哲学理论硬核的范式转换,特别是系统哲学的建立奠定了坚实的理论基础。     

通信辐射源运动轨迹相似性分析

针对传统运动轨迹相似性分析利用时空信息效率不高问题,结合通信辐射源主体特点,提出基于时空和语义信息的辐射源轨迹相似性分析算法。在该算法中,对相似运动轨迹距离测度进行改进,提出基于马氏距离的轨迹时空相似度算法,将轨迹分割后计算相似度,克服了时间不匹配轨迹和不同采样间隔对轨迹相似性判断的影响;同时,结合基于高效K近邻(K-nearest neighbor, KNN)相似搜索的语义相似数据搜索算法,实现对辐射源相似轨迹的准确判断。该算法能够准确判断相似轨迹,优于现有的相似轨迹判断方法,且适应噪声环境。仿真实验结果验证了该算法的性能。     

一种基于时空分布特征的新闻字幕检测新算法

新闻字幕中包含有丰富的语义信息，是实现自动化视频检索、分析和理解的重要信息源之一。本文通过研究新闻字幕的时空分布特征，提出了一个新闻字幕检测新算法，该算法首先用有师学习的方法获取字幕大小、方向、形状等信息；然后根据视频字幕区域的灰度空间差分分布特性，利用字幕的尺寸约束检测字幕，根据字幕时间持续特点，去除时间冗余；最后对字幕区域进行二值化。实验表明该算法对非滚动标注字幕检测效率高，实时性好，且对不同新闻视频具有较强的自适应性。     

科学哲学的演变与信息系统认识论

以科学主义发端的近现代科学哲学起初因注重科学源于经验、由逻辑加工形成 ,顺应着科技发展潮流 ,却又因对经验与理论的矛盾、科技文化与人文文化的矛盾认识的片面性而走向反科学主义。后现代思潮因迷茫于传统思想的缺陷、当代科学技术引发的种种矛盾而走向对理性与科学技术本身的怀疑。信息系统识识论将科学认识视为自然信息与人的主体自信的相互作用 ,视为整体性的系统。它实际上是科学哲学各种学说通过系统思维而形成的新的综合。它是一座使人们解脱困惑跨越时代沟堑的桥梁     

一种基于弱标签的三维模型语义自动标注方法

随着三维应用的普及,三维模型大量产生并广泛传播。由于三维模型广泛应用于计算机辅助设计、三维游戏、电影特效制作等诸多领域,已经形成了大量的三维模型数据库。三维模型语义标注的目的是给出描述其语义的标注词,是三维模型管理和基于文本的三维检索的关键技术。针对互联网大量存在的弱标签三维模型现状,提出一种基于弱标签的三维模型语义标注方法LPMLL,首先,采用半监督学习方法进行标签传播,得到标注词置信度,达到提升训练集的目的。然后,采用一种基于最大后验概率准则的方法进行多标签学习,得到最终标注词。实验数据表明了该方法的有效性。